두 번째는 실제로 제도적 과정의 수립이다. 예를 들어, 데이터 비즈니스에서의 데이터 수집 사양, 민감한 데이터의 정의, 해당 데이터의 보안 정책 등이 있습니다. 만약 우리 기업이 아직 이런 체계를 형성하지 않았다면, 즉 우리 기업 자체가 민감한 데이터의 저장 위치와 유동 메커니즘을 알지 못하거나, 또는 데이터를 표시할 때 보안 차원을 고려하지 않는다면, 그것은 여전히 어느 정도 정력을 투입하여 이 체계를 구축해야 한다.
기술 프로그램이 직면 한 과제는 세 가지 수준으로 구성됩니다. 첫째, 현재 기업 데이터 보안 거버넌스는 여전히 단편화된 방안을 채택하고 있으며, 통합 데이터 보안 거버넌스 툴이 부족하고, 여전히 우리의 효과와 비용의 균형을 맞추지 못하고 있습니다. 둘째, 데이터 보안 거버넌스의 일부 시나리오 (예: 데이터 * * * 에서의 개인 정보 보호 계산 및 데이터 위험 평가의 일부 위험 평가 도구) 에는 일반적인 솔루션이 없습니다. 셋째, 우리가 자주 사용하는 데이터 보안 기술 중 일부는 데이터 암호화 기술과 같은 문턱이 있습니다. 복잡성 때문에 비즈니스 팀과 보안 팀이 가장 만지고 싶지 않은 것입니다.